帮我利用pytorch和Bert写一个情感分类的代码

好的，我可以帮你写一个情感分类的代码。首先，你需要安装pytorch和transformers库。然后，你可以使用Bert模型来进行情感分类。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model =

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帮我利用pytorch和Bert写一个情感分类的代码，要求输出格式为numpy

好的，我可以帮您写一个情感分类的代码，使用pytorch和Bert模型。以下是代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)

# 定义情感分类函数
def predict_sentiment(text):
    # 将文本转换为Bert输入格式
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    # 使用Bert模型进行预测
    outputs = model(**inputs)
    # 获取预测结果
    logits = outputs.logits
    # 将结果转换为numpy格式
    return logits.detach().numpy()

# 测试情感分类函数
text = '这部电影真的很好看'
sentiment = predict_sentiment(text)
print(sentiment)

输出格式为numpy数组，其中第一个元素表示负面情感的概率，第二个元素表示正面情感的概率。

帮我利用pytorch和Bert写一个情感分类的代码，要求输入是一组句子对，输出格式为numpy

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于PyTorch和Bert的情感分类代码，输入为一组句子对，输出格式为numpy：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)

# 定义情感分类函数
def predict_sentiment(sentence_pair):
    # 对句子进行tokenize和padding
    inputs = tokenizer(sentence_pair, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    # 使用Bert模型进行预测
    outputs = model(**inputs)
    # 获取预测结果
    logits = outputs.logits
    # 将结果转换为numpy格式
    return logits.detach().numpy()

# 示例输入
sentence_pair = ["这个电影真的很好看", "这个电影真的很难看"]
# 进行情感分类预测
result = predict_sentiment(sentence_pair)
print(result)

输出结果为一个numpy数组，其中每个元素表示对应句子对的情感分类结果。